长三角区域空气质量数值预报系统及其在重大活动保障中的应用

2014年起,上海市围绕城市及长三角区域空气质量预测预报和重污染预警需求,搭建了长三角区域空气质量数值预报系统。该系统综合应用了模式参数化方案比选、排放清单耦合处理、大气化学资料同化、大数据集合订正等关键技术,集合模式PM2. 5和O3小时浓度偏差为-10%~10%,提升了区域PM2. 5和O3浓度模拟效果。该系统实现了污染在线源解析和多排放情景模拟等功能的业务应用,应用于2018年首届中国国际进口博览会保障中,为上海市及长三角区域空气质量业务预报和重大活动保障提供了业务产品支撑。     

珠三角区域空气质量预报方法及预报效果评估

介绍了珠三角区域空气质量预报的"六步法"流程,并对2015年空气质量等级和首要污染物预报准确率进行评估研究。结果表明,2015年珠三角区域空气质量以优良为主,24 h等级预报准确率1月最高2月最低,平均准确率为87.6%;出现的首要污染物种类包括PM2.5,PM10,O3-8 h和NO2,预报准确率9月最高3月最低,平均准确率为72.7%。     

江苏省空气质量预报准确度及改进方法分析

介绍了江苏省重污染天气监测预报预警系统以及大气重污染预警会商流程,将2015年13个地级市的模式预报、人工预报结果分别与实际观测值进行比较。结果表明:人工预报更准确,PM_(2.5)日均值、臭氧日最大8 h平均值、AQI 3个指标人工预报和实况的相关性分别比模式预报高出12.8%、0.3%、11.4%,平均标准误差(MNE)分别低20.7%、3.1%、23.1%。依据国家空气质量预报技术指南评分办法,对各市2015年全年空气质量级别为"良"时进行评分。通过开展07∶00预报更新,使2015年上半年空气质量预报级别得分平均提高了0.9分,全年级别得分平均提高了2.6分;通过改进模式预报参数,使PM_(2.5)日均预报值、臭氧日最大8 h平均预报值、AQI预报值和实际观测值的相关性比上年同期分别提高26.0%、5.0%、33.9%,MNE分别降低3.6%、31.3%、7.6%。     

山东省PM2.5污染现状及预报效果对比分析

对2019—2022年山东省16个市的细颗粒物（PM_2.5 ）污染特征进行了分析,并对2021和2022年的4个数值模式［社区多尺度空气质量模拟系统（CMAQ）、扩展综合空气质量模型（CAMx）、区域气象-大气化学在线耦合模式（WRF-Chem）、嵌套网格空气质量预报系统（NAQPMS）］及集合预报模式预测的效果进行评估。结果表明：2019—2022年山东省PM_2.5 年均质量浓度逐年降低,污染程度逐步减轻,但在1—3,11—12月,PM_2.5 质量浓度超标现象较为普遍。2021年底更换污染源清单后,2022年5个模式的24 h级别准确率和相关系数（r）同比升高,均方根误差（RMSE）同比降低,模式预报准确率有所提升,但由于参数调整略大,CMAQ、CAMx、WRF Chem、集合预报模式易漏报或偏轻预报PM_2.5 的中度污染和重度污染天气。由于NAQPMS模式在更换污染源排放清单时,同时改进了非均相化学反应机制,因此对PM_2.5 不同污染类别尤其是中度污染、重度污染的预报准确率明显提升。     

成渝地区一次区域重污染过程来源解析及减排效果研究

基于嵌套网格空气质量预报模式(NAQPMS)及耦合的污染来源追踪模块模拟2017年12月16日至2018年1月3日成渝地区一次区域重污染过程,定量解析成渝地区主要城市PM2.5来源,评估过程中应急减排的成效。结果表明,天气静稳和风向辐合是造成此次重污染过程的重要因素,污染峰值阶段,成渝地区多个城市PM2.5日均质量浓度超过150μg/m3,达到重度污染级别。污染过程中,成都市PM2.5本地排放的贡献率为42%,眉山和德阳贡献率将近30%;重庆市PM2.5本地排放的贡献率为60%,外来输送以湖北、湖南和其他地区为主,贡献率为24%,成都和重庆市的工业源和交通源的贡献最大。区域联防联控应急减排对成渝各城市空气质量改善效果显著,成渝地区PM2.5浓度降低率为5%~11%,对于未实施应急预警方案的地区(如眉山市)受周边城市减排影响,浓度降低可达6%。     

2018年11—12月北京市重污染天气过程数值预报能力评估

2018年11—12月北京市发生了4次以PM_2.5为首要污染物的重污染天气过程,为了分析数值模型对4次重污染过程的预报能力,将CMAQ模式提前1~7 d对北京市PM_2.5的小时预报结果与观测结果对比,分别从离散统计和分类统计2个方面评估CMAQ模式对4次重污染天气过程的预报效果,并简要分析了偏差产生的气象方面原因。结果表明：CMAQ模式提前1~6 d对重污染天气过程的预报显示出良好的性能,为日常业务预报提供了可借鉴的参考信息,可较好地预报出PM_2.5小时浓度变化趋势和浓度水平,离散统计结果显示提前1~4 d的预报结果好于提前5~7 d,相关系数r基本大于0.8,但有一定程度的低估趋势;分类统计结果显示不同预报时效预报准确率大于70%,探测准确率高于55%,部分时段可以达到80%~90%,对人工预报起到了良好的参考作用;输入的气象场的变化及其偏差对于重污染的起始时间、持续时间及清除时间有一定的影响,对相对湿度预报偏小和风速预报偏大是造成CMAQ模式低估的一个重要原因。     

江苏省级区域空气质量数值预报模式效果评估

采用中国科学院大气物理研究所开发的嵌套网格空气质量模式系统(NAQPMS),搭建江苏省级区域空气质量数值预报模式系统,并测试了该系统对2013年夏季江苏省PM2.5质量浓度未来24 h预报以及7 d潜势预测的效果。结果表明,该系统成功应用于江苏省的空气质量预报;所有地市的24 h预报效果均在合理范围内(平均分数偏差小于±60%且平均分数误差小于75%);7 d潜势预测效果比24 h预报效果略差,整体能准确把握PM2.5质量浓度的变化趋势。     

博鳌亚洲论坛2018年年会期间空气质量预报保障技术研究

为了做好博鳌亚洲论坛2018年年会期间的空气质量保障工作,通过综合分析2015-2017年同期的监测数据及其气象条件,依托空气质量多模式数值预报系统,以专家组现场会商研判的方式开展了空气质量预报保障工作。结果显示,海口市、三亚市和博鳌镇在会议期间空气质量保持优良,每日AQI预报结果在±10的准确率为72. 2%,有效支撑了博论坛期间空气质量保障工作。会议期间文昌区域站和五指山背景站出现超标现象,超标污染物均为O3,外来污染传输是今后博鳌论坛保障中需重点关注的关键影响因素。     

G20峰会空气质量保障机制的构建

为进一步做好G20峰会空气质量保障工作,在大气污染联防联控机制的基础上,建立G20峰会空气质量保障机制,形成专项工作小组,按照空气质量保障组织框架运行,为精准保障提供空气质量预报、污染态势特征及评估、措施执行情况及效果、污染溯源等管控技术支撑。2016年9月,G20峰会期间杭州市空气质量总体优良,8月24日至9月7日G20峰会前后杭州市PM_(2.5)、PM_(10)、SO_2、NO_2、CO、O_3等污染物浓度同比2015年分别下降40%、40%、37%、56%、22%、7%,在该机制的推动下空气质量保障工作圆满完成。     

几种空气质量预报方法对冬季预报效果的评估与对比

基于2016年冬季泰州市环境空气质量自动监测数据,定量评估NAQPMS模式、CMAQ模式和人工订正对污染物质量浓度和空气质量等级的预报效果。结果表明,模式预报和人工订正对各污染物预报的相关系数由高到低排列为PM_(2.5)、PM_(10)、NO_2、SO_2、O_3-8h,颗粒物预报效果最好。除O_3-8h外,NAQPMS对各项污染物预报的相关系数R为0.47～0.82,CMAQ为0.75～0.81,人工订正为0.43～0.78,3种预报方式均能准确反映污染物浓度的变化趋势;模式预报、人工订正对O_3-8h预报相关系数均0.4。在发生颗粒物污染过程时,人工订正结果相对更为准确。NAQPMS、CMAQ和人工订正对空气质量等级24 h预报准确率分别为38.9%、41.1%和35.6%,NAQPMS对优类别的预判准确率较高,CMAQ、人工订正对良类别的预判准确率较高。对比不同时效的预报效果,24 h预报时效的准确率高于48和72 h。提出,城市空气质量预报可采用集合预报方式,综合1～2种运行较稳定的主流预报模式预报结果,预报员对模式模拟结果进行人工修订,提高预报准确率。     

2018年11月上旬一次中韩PM2.5相互影响传输过程分析

2018年11月5—7日,韩国首尔出现了一次PM_(2.5)污染过程。利用拉格朗日轨迹分析(HYSPLIT)模型分析了首尔峰值浓度气团的来源,结合污染物监测和气象资料,定性分析了中国对韩国浓度高值可能的影响及其程度。利用嵌套网格空气质量预报模式(NAQPMS)及其耦合的在线污染来源追踪模块进行了污染来源解析和敏感性测试,分别计算了同一时期中韩两国相互间的PM_(2.5)传输贡献。结果显示:2018年11月5—7日,中国对韩国首尔污染过程的日均贡献不足10%;此次污染过程后期,首尔的污染气团对上海PM_(2.5)浓度峰值产生了影响。     

2014—2018年洛阳市大气污染变化特征及影响因素研究

研究采用空气质量指数法对2014—2018年洛阳市大气污染变化特征进行了分析,构建了空气污染物浓度的影响指标体系,采用灰色关联法研究了空气污染物浓度与影响因子之间的关联度,得到了影响空气污染物浓度的主要指标因子,并提出了改善洛阳市空气质量的措施。结果表明:洛阳市空气质量指数类别主要为良和轻度污染。2014—2018年空气质量为优良的天数主要出现在春季、夏季和秋季,重度污染和严重污染主要出现在冬季。2018年PM₁₀、PM_2.5、NO₂、SO₂和CO这5项污染物浓度随时间变化呈"V"型,污染主要集中在1—5月和11—12月。O₃浓度随时间变化呈倒"V"型,污染主要集中在4—9月。研究期内PM_2.5、PM₁₀和O₃是主要污染物。市区总人口、工业(综合)能源消耗量、人均生产总值、城市机动车总数、城市房屋施工面积、人均公园绿地面积、建成区绿化覆盖率和一般工业固体废物产生量等8项指标因子与PM_2.5、PM₁₀和O₃的浓度表现出高关联度或较高关联度。     

基于空间计量模型的四川省大气污染特征及影响因素分析

四川省细颗粒物污染问题越来越受到重视,为有效识别四川省大气污染空间分布情况及影响因素,利用2015—2020年PM_2.5监测数据,综合分析了四川省大气污染时空分布特征,选取同期气象要素观测数据和社会经济数据,区分出全省及省内不同经济区大气污染的主要影响因素。结果表明:2015—2020年四川省的PM_2.5浓度逐年下降,日变化存在明显的双峰双谷趋势,且具有明显季节性特征,空间分布上具有明显的空间聚集现象;PM_2.5的排放与人口密度、经济水平和气温呈显著正相关,与城市绿化、风速呈显著负相关。该研究为经济增长方式优化、产业结构调整、绿化水平改善等提供了政策建议,可为污染防治、优化人居环境提供参考。     

西藏自治区“十二五”和“十三五”环境空气质量变化特征

"十二五"以来中国先后颁布了一系列大气污染防治政策并实施相应的大气污染治理措施以提高环境空气质量。为研究西藏自治区"十二五"(2011-2015年)和"十三五"(2016 -2020年)时期环境空气质量变化状况,评估大气污染防治措施实施效果,笔者对2011-2020年西藏自治区7个城市(地区)主要大气污染物浓度和优良天数比例变化进行分析。结果表明:随着一系列大气污染防治措施的实施,西藏自治区环境空气质量显著提升,与"十二五"时期相比,"十三五"时期西藏自治区年平均优良天数比例由97.5%±2.0%提升至99.3%±0.4%,SO₂、 NO₂、 PM₁₀、 PM_2.5浓度年均值和CO 浓度第95百分位数均呈下降趋势,其中CO、PM₁₀和PM_2.5浓度下降幅度较大,O₃日最大8h滑动平均值第90百分位数略有上升。西藏自治区环境空气质量与人口、经济发展程度呈负相关关系。受污染源排放、气象条件和区域传输等因素影响,西藏自治区O₃浓度春、夏季较高,而其余污染物浓度冬季较高。     

从大运会期间浓度变化来分析污染物削减措施效果

运用深圳以及周边城市的环境空气污染物浓度资料,分析了NO2、PM10、PM2.5的分布特征,重点讨论了大运会期间NO2、PM10和PM2.5浓度的变化规律,应用相似气象条件的概念,采取多种空间、时间对比分析的方法,排除客观因素,分析了大运会期间人为减排的具体效果,结果表明:大运会期间控制措施效果显著,PM10削减比例更大,也即大运会期间关停了一些高污染排放企业对污染浓度的影响更明显。大运会期间控制措施对各污染浓度的下降起一定作用,作用在白天时段更明显,且对PM2.5的控制效果更显著。大运会期间南山区管控效果最明显,中心福田区PM2.5控制最好。大运会期间的区域联合控制成效显著。大运会后期控制措施的解除,致使污染物浓度快速上升到较高水平,且工业布局密集的区域及机动车流量最大的区域上升幅度相应较大。     

重庆市北碚区空气质量改善效果评估分析

基于2014—2020年重庆市中心城区北碚区环境监测数据及地面观测气象要素,分析了北碚区大气污染特征,利用KNN算法建立大气污染的评估模型,对空气质量改善效果进行评估。结果表明,重庆市中心城区北碚区的PM_2.5浓度逐年呈明显下降趋势,O₃浓度除夏季有一个弱的下降趋势外,其余3个季节和年平均值整体均呈上升趋势。全年以优良天气为主且呈增加趋势。O₃与气温、日照时间呈正相关,与相对湿度呈负相关性,PM_2.5与气温、降水及风速呈负相关。基于KNN算法对空气质量改善状况评估表明,减排对O₃污染平均贡献率在-4.7%左右,对PM_2.5污染平均贡献率为-52%,气象条件对O₃污染的平均贡献率在17%左右,对PM_2.5污染的平均贡献率在-7%左右。该大气污染评估模型能够有效地评估空气改善效果。     

烟花爆竹禁燃对春节期间东北地区空气质量影响评估

利用2015—2017年春节期间东北地区主要大气污染物(PM_(10)、PM_(2.5)、SO_2、NO_2、CO和O3)质量浓度监测资料及相应气象因子(温度、湿度、风速和气压)观测资料,分析了春节期间烟花爆竹禁燃对东北地区空气质量的影响。结果表明:随着东北地区主要城市禁燃力度的增强,空气质量逐年提升,PM_(2.5)和SO_2浓度逐年大幅度下降。禁燃可明显降低城区PM_(2.5)浓度,而由于春节期间污染源整体减少,城区和城郊监测点PM_(2.5)浓度值差异减小。烟花爆竹对PM_(10)和PM_(2.5)浓度影响高于对气体污染物SO_2、NO_2和CO的影响。此外,气象条件对东北地区春节期间禁燃改善空气质量的效果也有明显影响。因此,结合春节期间的气象条件,在东北地区实施禁燃政策动态调整非常必要。     

灰霾污染和清洁过程中污染物垂直结构特征

针对无锡地区2013年11月6—13日经历的灰霾污染和清洁过程,采用地基遥感激光雷达对空气中的气溶胶颗粒物垂直分布进行垂直探测,发现污染时段气溶胶颗粒物主要积聚在1.8 km以下,消光系数的日均值统计表明,从近地面至高空1.5 km,颗粒物产生的峰值消光系数稳定在0.2 km~(-1);而清洁时段,由于垂直扩散条件改善,颗粒物随高度增加明显减少,1.5 km处的消光系数不足0.05 km~(-1)。同时发现污染时段中,近地面PM_(10)、PM_(2.5)、碳黑(BC)的平均浓度分别是清洁时段的2.48、2.76、3.66倍;大气氧化剂(O3和NO_x的总和)平均值水平是清洁时段的1.73倍。气象条件分析发现,锋面的移动使大气水平、垂直对流运动加剧,污染物得以迅速扩散,空气质量转好,这也是此次污染清除的主要原因。     

基于聚类分析的颗粒物监测网络优化研究

为了优化香港环境监测网络,收集香港14个监测站2011年1月1日至2015年11月30日的颗粒物PM_(2.5)、PM_(10)的小时数据进行统计分析。对PM_(2.5)进行聚类,并利用日均浓度变化图进行验证,结果表明,可将监测站分为4类(A、B、C、D类),A类位于城市郊区,B类则位于港口附近,且A、B类的PM_(2.5)日变化特征均呈现双峰型分布,峰值分别出现在09:00和21:00。对PM_(10)进行类似分析结果表明,监测站同样可以分为4类,A类位于九龙区,B类则位于港口附近,而且A、B类的PM_(10)日变化双峰分别出现在11:00和20:00左右。说明污染源头及地形的相似致使某些监测站颗粒物浓度的变化出现相同的趋势,导致监测设备的浪费和管理的冗余。建议建立更高效的空气管理系统,将冗余设备转移到其他地区,扩大空气监控区域。对PM_(2.5)/PM_(10)聚类结果表明,将监测站分为4类,B类均属于路边站,C类则位于居民区。同时还发现同类监测站PM_(2.5)/PM_(10)数值变化相同,并且可以用其中一个站的PM_(2.5)和PM_(10)浓度及另一个站的PM_(2.5)或PM_(10)浓度预测PM_(2.5)或PM_(10)浓度,为优化监测资源提供了一种新的思路。